摘要：将局部版粒子群算法应用于非满载车辆路径问题,设计了一种实数编码方案,线性调整惯性权值,改进粒子更新公式,建立了解决该问题的粒子群算法。用该算法求解了两个车辆路径问题的算例,并与遗传算法和标准粒子群算法进行了比较。结果表明:该算法提高了搜索最优路径的成功率,能更有效地求解非满载车辆路径问题。

摘要：鲁棒性是直升机的重要性能指标。针对三自由度直升机模型设计了基于线性二次型调节器(LQR)和模糊逻辑的鲁棒控制器。该控制器从控制率出发,首先采用LQR控制器来确保直升机模型的静态性能,然后设计积分切换函数与滑模切换控制分量来增强系统的抗干扰能力,接着采用模糊逻辑调整控制律以达到最佳效果。实验结果表明该策略具有较强的鲁棒性和很好的动态响应性能。

摘要：针对传统方法不易收敛到真实Pareto前端和解的多样性较差的问题,提出了一种基于自适应网络和动态拥挤距离的多目标粒子群优化算法。该算法能在外部种群的数量超过种群规模时,将目标函数空间均匀地划分为间隔相同的网格,统计每个网格中粒子的数量进而估计粒子的密度,限制外部档案的规模;然后引入粒子的方差信息,设计了基于动态拥挤距离的算法,避免了一次性淘汰所有拥挤距离小的个体而使解的分布性变差的问题,提高了解的多样性。函数优化实验及该算法在成品油调和经济效益问题中的应用都验证了改进后的算法具有很好的效果。

摘要：提出了一种新的基于多智能体的分布式化工过程故障诊断方法。通过定义化工过程的诊断本体论和功能-行为本体论,系统在提高诊断系统性能的同时,能够显著降低整个系统构造的复杂程度。采用本文给出的化工过程诊断本体论后,整个多智能体故障诊断系统的开发任务从智能体的结构设计转移到对诊断本体论属性的应用上。

摘要：研究了一类非线性部分满足Lipschitz条件的非线性不确定系统的鲁棒滑模观测器的设计问题。提出了一种将Thau观测器与Walcott-Zak观测器结合的非线性鲁棒滑模状态观测器设计方案,并利用Lyapunov定理证明了状态观测误差最后一致收敛于一个紧集。将所设计的滑模观测器应用于故障检测,仿真实验结果验证了该方法的有效性。

摘要：针对变邻域搜索后期出现的在某些邻域内长时间无法找到更优的可行解的情况,提出了一种基于邻域选择概率自适应的变邻域搜索算法。该算法能够自适应调整在某个邻域进行搜索的概率,进而提高优化效率。对城市配送中的大规模电动车辆路径问题进行了建模分析,根据客户的地理位置、时间窗等信息设计了高效的初始解生成算法。使用片段交换、2-opt、Relocation等邻域算子进行自适应变邻域搜索。最后使用不同规模的实际数据对算法进行仿真验证,相比于传统的变邻域搜索算法,本文算法能更有效地跳出局部最优解,降低物流成本。

摘要：基于聚类技术和模糊神经网络提出一种新的自动生成模糊系统规则库的设计方法.采用结构辨识和参数辨识相结合的方法,构造模糊系统完善的模糊规则库.用此设计方法对函数逼近问题进行仿真,结果表明该方法具有规则数目少、学习速度快、建模精度高等特点.

摘要：本文基于一种ＣＩＭＳ全过程体系结构，针对沧州化肥厂生产过程特点及自动化发展状况，分析讨论了实施ＣＩＭＳａｃ程的新策略，提出了该厂ＣＩＭＳａＬ程的初步设计方案。

摘要：人工蜂群算法(Artificial Bee Colony,ABC)具有操作简单、控制参数少及鲁棒性强等特点,已成为群体智能领域的研究热点之一,但其仍然存在收敛速度慢、易陷入局部最优的问题。针对这些问题,提出了一种改进的人工蜂群算法(Quick Self-Adaptive Artificial Bee Colony,QAABC)。首先,对人工蜂群算法的选择策略和搜索策略进行改进,以提高算法的收敛速度和优化精度;其次,对超边界的个体进行一次有效变异,增强种群的多样性。最后,将本文算法与其他两种算法(标准ABC、ABCP)对5个测试函数在低维和高维进行了对比实验,并将之运用于压力容器设计中成本最小化问题的研究,所得结果均验证了改进算法的有效性。

摘要：建立有限缓冲区流水线问题数学模型,利用文化算法和免疫算法相结合的混合进化算法(Memetic algorithm,MA)对其进行求解。算法设计中,将免疫算法纳入文化算法的框架,组成基于免疫算法的群体空间和信念空间,两空间具有各自群体并独立并行演化。下层群体空间定期贡献精英个体给上层信念空间,上层信念空间经演化后,定期贡献精英个体给下层群体空间,形成"双演化双促进"机制,从而实现增加抗体多样性的目的。比较结果显示该算法性能的优点以及对求解有限缓冲区流水线问题的有效性。